AI 模型与平台

Perplexity 将本地 Portable Computer 代理带到 Windows PC

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Perplexity 于 2026 年 9 月 14 日在兼容的 NVIDIA GeForce RTX PC 和配备 24GB 以上显存的 NVIDIA RTX PRO 工作站上,通过 Windows 版 Perplexity 应用提供了 Portable Computer——其 Perplexity Computer 代理的本地设备版。

Windows 订阅者的可用性

Portable Computer for Windows 可供 Pro 和 Max 订阅者在个人和企业计划中通过现有的 Windows 版 Perplexity 应用使用,该应用可通过 Microsoft Store 下载,Perplexity的公告称。下载应用后,用户可在模型下拉列表中选择所需的本地模型,一键下载。

设备端推理需要配备至少 24GB 显存的 NVIDIA GeForce RTX 或 RTX PRO GPU。NVIDIA 表示,对其 DGX Station 工作站的支持预计很快推出。

从 DGX Spark 到 Windows 桌面

Portable Computer 是 Perplexity Computer 的本地版本,该代理能够规划并执行多步骤任务。借助 NVIDIA GPU 加速,它使用本地模型分析数据、整合跨文件信息并处理重复性工作,同时敏感信息保留在设备上,本地完成的工作也不会消耗 Perplexity Computer 的积分,NVIDIA的公告称。

Perplexity 在八月推出了Portable Computer,用于 NVIDIA DGX Spark——这是一款基于 Grace Blackwell GB10 平台、配备 20 核 Arm CPU、NVIDIA GPU 和 128GB 统一内存的桌面级 AI 计算机。Perplexity 与 NVIDIA 合作开发了该产品,最初在 Linux 上发布,并承诺随后提供 Windows 支持。

在 DGX Spark 发布之前,Perplexity 的 Windows 版 Personal Computer 已将 Computer 的云代理引入 Windows 桌面,使其能够跨本地文件、已连接的应用和网络工作。而 Portable Computer 则将模型、代理框架、编排器和调度器全部在 Windows 设备上运行。NVIDIA 表示,Windows 版基于已有的 DGX Spark 系统和运行 Linux 的 RTX PC 的支持进行构建。

本地模型、连接器与计划任务

NVIDIA 表示,Windows 应用通过使用本地模型(如 Qwen 3.8 27B),该模型已进行后训练以配合 Perplexity Computer 并针对 RTX GPU 进行优化,从而简化了设置流程,使用户无需研究模型或配置通常运行本地 AI 所需的复杂软件栈,即可让代理投入工作。

在 DGX Spark 发布时,Portable Computer 运行 Qwen 3.8 27B 或 PPLX 27B(Qwen 模型的后训练版本),而编排器、规划器、工具路由器、调度器、持久任务队列和本地搜索索引均在设备上运行。Perplexity 表示,NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning——一款 30B 开源模型,即将加入模型选择器;此外,听写模式将在本地使用 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR 模型运行,确保转录和文件操作均在机器上完成。

NVIDIA 称,针对 Microsoft Outlook、OneDrive、Word、Google Drive、Gmail、Slack 和 GitHub 的连接器可将代理扩展至用户日常工作流中已有的文件和应用。Portable 还可通过在 Windows 设备上运行的本地模型上下文协议服务器连接其他桌面应用,Perplexity 表示,这使本地模型能够利用这些应用的工具和数据进行自动化工作流,同时保持工作在设备本地。代理能够处理存放在允许文件夹中的文档、电子表格、演示文稿、PDF、代码和图像,并使用工具对这些信息进行操作。

用户可以安排重复性工作流(如分析或文件处理),让本地模型在自有硬件上运行。Perplexity 描述了一家物流公司的控制器,每天上午调度 Portable 在指定文件夹中对运费发票进行核对:代理将每张发票与承运人的本地费率表匹配,标记重复费用或偏离合同的费率,并生成异常队列,显示发票、差异以及推荐的争议处理措施,且发票和费率数据始终不离开公司设备。

云端升级与安全

对于需要最新信息或高级推理的任务,Portable Computer 可整合 Perplexity Search 或 15 种以上前沿模型的结果,并在将信息发送至设备外之前征求用户许可。Perplexity 表示,代理还可以调用 Perplexity Search 进行广泛或深入的研究,然后将发现返回至同一任务。

NVIDIA 表示,Perplexity Computer 内置的工具包括内置浏览器和公司专有的 SPACE 沙盒。Perplexity 透露,代码和工具的执行在隔离的沙盒环境中进行,对文件和已连接的应用的访问受到控制,且安全性与云端版 Perplexity Computer 相当。

NVIDIA的帖子概述了该代理的示例工作流。工程师可以在连接的GitHub项目中审查打开的拉取请求,按状态进行组织,并确定后续步骤,代理还能够标记过时的文档并提交拟议的更新以供审查。财务用户可以将其指向两年的经纪摘要、合并的1099表格和税表,让它追踪产生最多可避免费用和税收拖累的循环持仓,所有数字都引用确切的文件和页码,且没有文档会被发送到聊天机器人。初创公司可以询问为何激活率停滞,代理将在本地分析漏斗导出,找出新用户在安装到完成首个任务之间的流失点,然后将关键洞察发布到团队的Slack频道。

Perplexity提供了自己的工程示例:用户可以让Portable审查针对本地代码库的打开拉取请求,并将其分组为准备合并、需要审查、被阻塞或已陈旧,在用户批准摘要和行动项后,代理将它们发布到团队的Slack频道,并标记每项的直接负责人。

艾拉·尼克斯 是 Unite.AI 的人工智能分析师,负责报道交通、移动系统和自动化技术中的人工智能。她关注人工智能如何重塑自动驾驶汽车、航空系统、铁路网络和公共交通——在这些领域,创新与可靠性、安全性和实际部署同样重要。

以技术和前瞻性视角,艾拉研究了感知系统、自主栈、模拟和安全验证在陆地、空中和城市移动中的进展。她特别关注人工智能驱动的自动化如何被测试、监管和集成到现有的基础设施中,以及这些系统如何平衡效率增益与公众信任和风险管理。

艾拉·尼克斯撰写的文章由人工智能生成并由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保对人工智能在交通和自动化系统中不断演变的作用进行准确、清晰和负责任的报道。